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【
火山引擎 ByteHouse:TB 级数据下,如何实现高效、稳定的数据导入
】的更多相关文章
高性能、快响应!火山引擎 ByteHouse 物化视图功能及入门介绍
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 物化视图是指将视图的计算结果存储在数据库中的一种技术.当用户执行查询时,数据库会直接从已经预计算好的结果中获取数据,而不需要重新计算视图.具体来说,物化视图是一种以表格形式存储的结果集合.当创建一个物化视图时,数据库会在后台对视图进行计算,并将结果存储在表中.当用户查询该视图时,数据库会直接从表中获取结果,而不需要重新计算视图.这样可以大大提高查询性能和响应速度. 在使用物化视图时,需要注意以下四点: 物化视图…
mysql重复数据下,删除一条重复数据
delete from information where id in (select id from (select max(id) as id,count(*) as ccc from information GROUP BY encoding HAVING ccc>1 ) as tab)…
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,并进入官方交流群 实例 DAG 介绍 DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成.开发.运维.治理.资产管理能力于一身的大数据研发治理套件.在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等)运行任务,从而生成对应的实例. 在数仓研发中,不同的表之间会存在依赖关系,而产生表数据的任务实例,也会因此存在依赖关系.只有在上游实例运行成功.下游实例到达设定的运行时间且资源充足的…
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 数据血缘是帮助用户找数据.理解数据以及使数据发挥价值的基础能力.基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验,火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力,本文将从数据血缘应用背景.发展概况.架构演…
火山引擎 DataLeap:一家企业,数据体系要怎么搭建?
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 导读:经过十多年的发展,数据治理在传统行业以及新兴互联网公司都已经产生落地实践.字节跳动也在探索一种分布式的数据治理方式.本篇内容来源于火山引擎超话数据直播活动的回顾,将从以下四个部分展开分享: 字节的挑战与实践 数据治理的发展与分布式 分布式自治架构 分布式自治核心能力 字节的挑战与实践 首先来看一个问题:"一家公司,数据体系要怎么搭建?" 方案一: 整体规划,系统架构驱动 方案二:问题出发,业务价…
亿级用户下的新浪微博平台架构 前端机(提供 API 接口服务),队列机(处理上行业务逻辑,主要是数据写入),存储(mc、mysql、mcq、redis 、HBase等)
https://mp.weixin.qq.com/s/f319mm6QsetwxntvSXpKxg 亿级用户下的新浪微博平台架构 炼数成金前沿推荐 2014-12-04 序言 新浪微博在2014年3月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014年新年第一分钟发送的微博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA).高并发访问.低延时的强大后台系统支撑. 微博平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的MyIsam,后台用的php,缓存为Memcache. 随着应用规模的…
火山引擎 DataLeap:3 个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,并进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 本篇文章主要围绕火山引擎 DataLeap 一站式数据治理实践展开分享,从数据治理思路.平台建设以及能力升级三个步骤出发,带你全面复制字节跳动数据治理经验. ▌机遇与挑战 数据治理存在落地困难的问题,体…
大数据下的数据分析平台架构zz
转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…
火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog 系统公有云实践
Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景.本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 中的 Data Catalog 功能模块的实践,主要介绍 Data Catalog 在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案. 背景 Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目.查找.详情浏览等功能.目前 Data Catalog 作为…
还原火山引擎 A/B 测试产品——DataTester 私有化部署实践经验
作为一款面向ToB市场的产品--火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全.合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路. 在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester)也遇到了字节内部服务和企业SaaS服务都不容易遇到的问题.在解决这些问题的落地实践中,火山引擎A/B测试团队沉淀了一些流程管理.性能优化等方面的经验. 本文主要分享火山引擎A/B测试当前的私有化架构,遇到的主要问题以及从业务角度出发的解决思路. 火…